在自然語(yǔ)言處理界，模式匹配可以說(shuō)是最常用的技術(shù)。甚至可以說(shuō)，將NLP技術(shù)作為真實(shí)生產(chǎn)力的項(xiàng)目都少不了 模式匹配 。

什么是模式匹配呢？在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，往往是檢查給定的序列或字符串中是否有符合某種模式的片段。比如說(shuō)：“啊，你的AK-47打得真準(zhǔn)”，如果我們將 “啊，你的 _____ 打得真準(zhǔn) ” 作為一種模式，則會(huì)將AK-47匹配出來(lái)。

實(shí)現(xiàn)模式匹配往往都是用正則表達(dá)式，但是如果你想識(shí)別特別復(fù)雜的模式，編寫正則表達(dá)式就會(huì)變得非常非常麻煩。而Pampy這個(gè)項(xiàng)目能解決你不少的煩惱。https://github.com/santinic/pampy

下面是一個(gè)使用例子:

1.安裝

趕緊讓我們來(lái)試一下，安裝Pampy前，你要確保Python和pip已經(jīng)成功安裝在電腦上噢，如果沒有，請(qǐng)?jiān)L問這篇文章：超詳細(xì)Python安裝指南。

打開Cmd(開始—運(yùn)行—CMD)或Terminal(command+空格輸入Terminal). 輸入以下命令安裝Pampy:

pip install pampy

看到 Successfully installed pampy-0.3.0 則說(shuō)明安裝成功。

2.使用

特性1： HEAD 和 TAIL

HEAD和TAIL能代表某個(gè)模式的前面部分或后面部分。

比如將特定模式后的元素都變成元組：

from pampy import match, HEAD, TAIL, _
x = [-1, -2, -3, 0, 1, 2, 3]
print(match(x, [-1, TAIL], lambda t: [-1, tuple(t)]))
# => [-1, (-2, -3, 0, 1, 2, 3)]

將特定模式前的元素設(shè)為集合，后面的元素設(shè)為元組：

from pampy import match, HEAD, TAIL, _

x = [-1, -2, -3, 0, 1, 2, 3]

print(match(x, [HEAD, _, _, 0, TAIL], lambda h, a, b, t: (set([h, a, b]), tuple(t))))

# => ({-3, -1, -2}, (1, 2, 3))

特性2： 甚至能匹配字典中的鍵

在你不知道哪個(gè)鍵下有某個(gè)值的時(shí)候，這招非常好用：

from pampy import match, HEAD, TAIL, _

my_dict = {
    'global_setting': [1, 3, 3],
    'user_setting': {
        'face': ['beautiful', 'ugly'],
        'mind': ['smart', 'stupid']
    }
}

result = match(my_dict, { _: {'face': _}}, lambda key, son_value: (key, son_value))

print(result)

# => ('user_setting', ['beautiful', 'ugly'])

特性3: 搭配正則

不僅如此，它還能搭配正則一起使用哦：

import re

from pampy import match, HEAD, TAIL, _

def what_is(pet):
    return match(
        pet, re.compile('(\\w+)，(\\w)\\w+鱈魚$'), lambda mygod, you: you + "像鱈魚"
    )

print(what_is('我的天，你長(zhǎng)得真像鱈魚'))
# => '你像鱈魚'

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